产品在跑，你在关注哪些数据？

产品的数据，在产品当中作为一种价值的体现无时无刻不被所有人关注，一群产品汪闲来无事也会彼此关心的问上一嘴，其实接触过点产品人也都能说出几个数据指标，比如：PV、UV、活跃率、留存率等等，当然这些也都是产品经理需要关心的数据。针对不同类型产品的不同时期，我们关心的数据也肯定是不同的，接下来我就网上的一些资料和我的一些经验对不同时期做一个总结。

一、种子期

种子期是不要做大规模的推广的，用户的增长多数属于自然增长，在此时期更多关注用户相关的数据和产品本身的数据。

1、用户相关的数据

a、设备类型&网络环境

用户使用产品的终端设备是什么，例如一款APP，究竟iOS和Android占比哪个比较高。用户多数使用什么样的网络环境，wifi、2G、3G、4G，运营商的占比。

b、使用时间段

用使用产品的时间段是是什么，针对不同类型的产品，这个数据会相差很多。

c、用户属性

用户的性别、年龄、所在地等等信息。

根据这样的一些数据我们可以基本判定产品使用实际的用户群体，同时看下这和我们产品的预期是否一致，从而验证产品定位的准确性，以及在必要时做出适当的调整。

2、产品本身的数据

a、单次使用时长

用户每次启动时刻算起到单次结束使用的时间是多少，例如在做内容类的产品时，这样的数据是可以直接反映出内容针对用户的一个输出量的。

b、日、周、月的启动次数

用户使用APP的频次是多少

c、使用页面的数量

用户每个页面跳转的层级是多少，每个页面的到达率是多少。

d、任务完成率

我们会在流程中计划一些我们比较在意的任务事项，例如启动任务、注册任务、评论任务等等，这些任务的完成率同样是我们关注的数据，也同时体现了我们希望用户做的事情用户是否完成。

通过以上的数据，我们了解的用户的基本使用情况以及产品的正确性，根据使用的市场，频率，判断产品是否真正的解决问题，同时也可以看出是否符合用户的习惯，任务的路径是否最优，从而进行下一步的优化。

二、推广期

种子期为了验证产品的正确性，推广期更多验证用户的增长，同时与同行业的标杆数据进行比较，从而判断产品是否处于健康的状态。

1、用户相关的数据

a、新增用户量

b、留存率

次日留存率、7日留存率、月留存率

c、活跃用户数

日活跃用户数、周活跃用户数、越活跃用户数。活跃的用户数在某种程度上来说更加的说明问题，更多的体现了产品的使用情况。

d、流失用户数

根据不同类型的产品其数据的倾向性也有所不同，单独的数据不一定说明问题还是要结合历史数据再加上同行业的对比进行进一步的判断

2、产品本身的数据

a、单次使用时长

b、日、周、月启动次数

c、用户使用的时间段

以上根据数据的波动情况、与历史的数据进行对比，可以判断出有无BUG出现，同时也根据实际的情况进行产品的优化和迭代。

3、渠道相关数据

a、用户下载的时间段

b、渠道分布

用户都是在哪些市场下载下来的

c、地域属性

通过在应用市场下载的占比和下载的时间段分布，能够在相应的时间段进行有效的推广，保证产出最大化。

三、成熟期

产品在成熟期阶段主要关注的是用户的活跃度以及营收，关注用户的活跃度从而去判断产品目前是否处于正常的状态，对未来的功能版本的发展给出一定的参考，关注营收则是产品商业价值的实现。

a、活跃用户数

b、付费转化率

c、ARPU（Average Revenue Per User）传送门

d、沉默用户数

e、流失用户数

营收=用户数量×付费转化率×ARPU

流失的用户是很难召回的，召回也同样需要很高的成本，应提前有预警机制，在用户开始沉默时就采取响应手段，防止用户流失。

数据本身是客观的，但是在中间会参杂着解读者的主观因素，其波动背后也会有很多其他因素，所以要去辩证的看待数据。不同类型的产品，其需要关注的数据也会有所不同，要根据产品本身的特性以及其处在生命阶段的不同进行判断，以保证产品健康的发展。